熊猫：连接数据框时如何聚合两个列表列答案

【问题标题】：pandas: how to aggregate two list columns when joining data frames熊猫：连接数据框时如何聚合两个列表列
【发布时间】：2020-06-19 20:27:23
【问题描述】：

我有以下两个数据框：

    id  websites
    --   ---
0   1   [cnn.com, bbc.com]
1   2   [ebay.com, facebook.com]

________________

    id  websites
    --   ---
0   2   [google.com, facebook.com]
1   3   [amazon.com, youtube.com]

我想通过为匹配的行聚合唯一的 websites 来将它们外连接到 id 列。输出应该如下：

    id  websites    
    --   ---
0   1   [cnn.com, bbc.com]  
1   2   [ebay.com, facebook.com, google.com]
2   3   [amazon.com, youtube.com]

到目前为止，我已经尝试了以下方法：

import pandas as pd

df_a = pd.DataFrame({'id':[1,2],'websites':[['cnn.com','bbc.com'],['ebay.com','facebook.com']]})
df_b = pd.DataFrame({'id':[2,3],'websites':[['google.com','facebook.com'],['amazon.com','youtube.com']]})
df_a.merge(df_b, on='id', how='outer')

这给了我以下输出：

    id  websites_x                 websites_y
    --   ---                        ---
0   1   [cnn.com, bbc.com]         NaN
1   2   [ebay.com, facebook.com]   [google.com, facebook.com]
2   3   NaN                        [amazon.com, youtube.com]

【问题讨论】：

标签： python pandas list dataframe outer-join

【解决方案1】：

您可以连接它们，然后在id 列上进行分组：

df_a = pd.DataFrame({'id':[1,2],'websites':[['cnn.com','bbc.com'],
                    ['ebay.com','facebook.com']]})
df_b = pd.DataFrame({'id':[2,3],'websites':[['google.com','facebook.com'],
                    ['amazon.com','youtube.com']]})

解决方案：

方法一：

a = df_a.explode('websites') #requires pandas version 0.25+
b = df_b.explode('websites') #requires pandas version 0.25+
out = pd.concat((a,b)).groupby('id')['websites'].apply(pd.unique).reset_index()
#or out = pd.concat((a,b)).groupby('id')['websites'].agg(set).reset_index()
print(out)

方法二：

另一个使用 itertools.chain.from_iterable 的解决方案不需要分解的数据框：

from itertools import chain
out = (pd.concat((df_a,df_b)).groupby('id')['websites']
     .apply(lambda x : dict.fromkeys(chain.from_iterable(x)).keys()).reset_index())
print (out)

   id                              websites
0   1                    [cnn.com, bbc.com]
1   2  [ebay.com, facebook.com, google.com]
2   3             [amazon.com, youtube.com]

【讨论】：